博士課程後期の萩山直紀君（MEグループ，NTT株式会社）に博士（工学）の学位が授与されました．

萩山君はNTT株式会社に勤務を続けながら研究を進め，学術雑誌論文2編，国際会議論文1編を発表し，博士学位論文をまとめました．今後もNTT株式会社において研究の仕事を継続していく予定です．今後のご活躍をお祈りします！

■博士学位論文

Development of Vital Signs Measurement System Using Aortic Pulse Wave
Sensor and Its Application to Home Healthcare
(体表脈波センサを用いた生体情報計測システムの開発と在宅医療への応用)

高齢者人口の増加に伴い、医療費の負担増加が深刻な課題となっている。このような背景から、自宅で健康状態を手軽に把握できる在宅医療への関心が高まっている。在宅医療の実現には、心拍数や呼吸数といった生体情報を非侵襲的かつ負担なく計測し、それに基づいて心理状態や疾患リスクを包括的に評価できるシステムが求められる。
本研究では、ヒトの体表面を伝播する信号である体表脈波（APW）を活用し、生体情報（心拍数、呼吸数）を抽出するアルゴリズムを提案した。このアルゴリズムの計測精度を検証し、抽出した生体情報を基に心理状態の推定を試みた。さらに、疾患リスク推定を目的として、心拍数の非ガウス性を定量的に評価する手法を検討し、その応用性を検証した。
以下、本論文の概要を示す。
第1章では、本研究の背景と目的について述べ、関連する従来研究との比較を通じて本研究の位置付けを明確にする。
第2章では、心臓や血管系の振動が体表面に伝播して生じる体表脈波（APW）を計測する体表脈波センサ（APWセンサ）について説明する。体表脈波センサは、褥瘡予防用のマットレスと高感度マイクで構成されており、被験者の体表脈波を高精度に計測可能である。計測した体表脈波に対して帯域制限をはじめとする信号処理を提案し、生体情報（心拍数と呼吸数）を抽出可能なアルゴリズムについて説明する。
第3章では、第2章で提案したシステムによる生体情報計測精度を検証した。仰臥位および座位の参加者を対象に、提案システムと市販医療機器で測定した生体情報を比較した。その結果、提案システムと市販医療機器の生体情報には、心拍数で
r ≥ 0.8、呼吸数で r ≥ 0.7、心拍変動指標で r ≥ 0.8
という有意な相関が確認された。さらに、計測した生体情報を用いて被験者の心理状態を推定できるかを検証した。被験者に多様な画像刺激を提示し、それによって引き起こされる自己申告による心理状態と、測定された生体情報の関連性を調査した。その結果、計測された生体情報は心理状態と0.2程度の有意な相関を示し、提案システムを用いて心理状態を推定する可能性が示唆された。
第4章では、心血管疾患リスクの推定を目的として、心拍数の逆数であるRR間隔の非ガウス性を、ガウス尺度混合表現を利用して定量的に評価する手法を提案した。さまざまな年齢および心血管疾患状態の参加者から収集されたRR間隔のオープンデータベースを使用して検証を行った。その結果、ガウス尺度混合表現であるStudentの分布を用いることで、ガウス分布や安定分布と比較してRR間隔分布をより適切に表現できることが確認された。また、提案した非ガウス性指標を従来の心拍変動指標と組み合わせることで、うっ血性心不全や高血圧といった心血管疾患の分類精度が向上する可能性が示された（受信者動作特性曲線の平均下面積が0.835）。
第5章では、本研究の成果を総括し、今後の課題とさらなる研究の方向性について考察する。

■学術雑誌論文

Naoki Hagiyama, Harutoyo Hirano, Akihisa Mito, Zu Soh, Etsunori Fujita,
Yumi Ogura, Shigehiko Kaneko, Ryuji Nakamura, Noboru Saeki, Masashi
Kawamoto, Masao Yoshizumi, Toshio Tsuji,“Unconstrained vital sign
monitoring system using an aortic pulse wave sensor,” Scientific
Reports, vol. 9, no. 1, p. 17475, 2019. (SCIE, IF=3.9, Q1 journal)
https://www.nature.com/articles/s41598-019-53808-9

Naoki Hagiyama, Akira Furuia, Harutoyo Hirano, Toshio Tsuji,“Capturing
non-Gaussianity of RR interval distributions based on Gaussian scale
mixture representation,” Heliyon, vol. 12, no. 6, p. e44737, 2026.
(SCIE, IF=3.6, Q1 journal)
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844026002458?via%3Dihub

■国際会議論文

Naoki Hagiyama, Akihisa Mito, Harutoyo Hirano, Zu Soh, Etsunori Fujita,
Yumi Ogura, Ryuichi Uchikawa, Shigehiko Kaneko, Ryuji Nakamura, Noboru
Saeki, Masashi Kawamoto, Masao Yoshizumi, Toshio Tsuji,“Unconstrained
monitoring of biological signals using an aortic pulse wave sensor,”
Proceedings of 40th Annual International Conference of the IEEE
Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC’18), Honolulu, HI,
USA, pp. 4327–4330, 2018.
https://ieeexplore.ieee.org/document/8513291